GSVA公司

GSVA:微阵列和RNA序列数据的基因集变异分析。背景:基因集富集(GSE)分析是一种将基因表达谱中的信息浓缩为一条通路或特征信息的流行框架。与单基因分析相比,这种方法的优点包括噪声和降维,以及更高的生物学解释能力。随着分子分析实验超越简单的病例对照研究,需要稳健和灵活的GSE方法来模拟高度异构的数据集中的通路活动。结果:为了应对这一挑战,我们引入了基因集变异分析(GSVA),这是一种以无监督的方式估计样本群体中通路活性变化的GSE方法。通过与当前最先进的样品富集方法的比较,我们证明了GSVA的稳健性。此外,我们提供了它在差异通路活性和生存分析中的应用实例。最后,我们展示了GSVA如何与微阵列和RNA序列实验的数据进行类似的工作。结论:与相应的方法相比,GSVA能更有效地检测样本人群中的细微通路活性变化。GSE方法通常被认为是生物信息学分析的终点,而GSVA则是构建以路径为中心的生物学模型的起点。此外,GSVA有助于当前对RNA序列数据的GSE方法的需求。GSVA是一个开源的R软件包,它是Bioconductor项目的一部分,可以从http://www.Bioconductor.org下载